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Enregistrement W7161953686 · doi:10.82308/44226

Estimating the relationship between environmental exposures and acute exacerbations of COPD and exacerbation-like respiratory events

2022· dissertation· en· W7161953686 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan Ross

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExacerbationLung diseaseCOPDPulmonary diseaseRespiratory diseaseLung functionAir pollutantsRespiratory illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte: La maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) est une affection pulmonaire courante caractérisée par un essoufflement chronique. Ces patients peuvent développer des crises soudaines appelées exacerbations aiguës, la cause la plus fréquente d'admission à l'hôpital au Canada. Bien que les infections soient traditionnellement considérées comme la principale cause de ces épisodes, des causes non infectieuses telles que l'augmentation relative de la concentration de la pollution atmosphérique et les conditions météorologiques pourraient jouer un rôle cliniquement important.Objectifs: Estimer la relation entre les expositions à court terme à la pollution de l'air et les « événements de type exacerbation » en utilisant des modèles à polluant(s) unique et multiples chez les personnes atteintes de MPOC légère-modérée à partir d'un échantillon de population, durant les saisons chaudes et froides.Méthodes: Entre le 1er juillet 2012 et le 31 décembre 2019, les « exacerbation-like events » (ELE – Basé sur symptômes (ELE-s): ≥1 de dyspnée/volume de l'expectoration/purulence pendant ≥48h ; Basé sur événements (ELE-e): Basé sur symptômes plus nécessitant soit des antibiotiques/corticostéroïdes, soit un recours aux soins) ont été collectés de manière prospective chez les participants diagnostiqués avec une MPOC par spirométrie dans 9 villes canadiennes au sein de l’étude Canadian Cohort Obstructive Lung Disease (CanCOLD). Les estimations de pollution quotidienne de dioxyde d'azote (NO2), de particules fines (PM2,5) et d'ozone (O3) ainsi que la température moyenne quotidienne (Temp.) et l'humidité relative (HR) ont été obtenues. Un plan d'échantillonnage croisé a été utilisé pour comparer les concentrations de polluants sur 24 heures de la période de risque (jour 0 de l'événement) avec celles de 3-4 périodes de contrôle correspondantes en utilisant une approche stratifiée dans le temps. Les décalages des périodes de risque et de contrôle (jours -1 à -6) ont également été comparés. Les ELE rappelés depuis ≤4 mois ont été inclus. Toutes les données ont été dichotomisées en saisons « chaudes » (mai-octobre) et « froides » (novembre-avril). Les rapports de cotes et leurs intervalles de confiance à 95% [IC95%] ont été estimés au moyen d'une équation d'estimation généralisée basée sur une distribution binaire avec lien logit et déclaration répétée, en tenant compte des corrélations intra-sujet des mesures répétées. L'analyse primaire a consisté à ajuster des modèles à un seul polluant, non ajustés (non.) et ajustés (aj.) pour Temp. et HR. Les analyses secondaires (toutes ajustées pour Temp. et HR) ont impliqué l'ajustement de modèles à deux polluants, ainsi que des analyses séparées par i) le sexe et ii) la gravité de maladie. Dans les analyses de sensibilité, les analyses primaires ont été répétées en utilisant tous les ELE. Les résultats inclus dans cet ouvrage sont limités à l'analyse primaire.Résultats: Les analyses ont été effectuées sur 449 participants CanCOLD MPOC à la fin de l'étude, avec 1400 ELE-s et 841 ELE-e. Les estimations globales moyennes (et IQR) des polluants de l'air pendant les saisons chaudes et froides étaient, respectivement : NO2 : 9,51(7,3), 13,9(10,27)ppb ; PM2,5 : 6,78(4,47), 7,01(4,85)μg/m3 ; et O3 : 20,08(11,77), 19,64(14,33)ppb. Des associations positives sont rapportés (P<0,05) dans la saison froide entre PM2,5 et les ELE-s sur le jour -1 (non. 1,07 [1,01, 1,13], aj. 1,09 [1,02, 1,16]), et dans la saison chaude entre le NO2 et les ELE-s sur le jour -3 (aj. 1,08 [1,00, 1,17]). Une association négative (P<0,05) a été observée entre O3 et les ELE-s dans la saison chaude le jour -3 (aj. 0,81 [0,66, 0,99]).Conclusion: L'exposition aux polluants NO2 (saison froide) et PM2,5 (saison chaude) a été associée à une probabilité accrue d'ELE dans les 72 heures avant l'événement. Ces résultats remettent en question la compréhension conventionnelle des précipitants des événements respiratoires aigus dans la MPOC

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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